上研已经两周了，对研究方向的想法几乎为0，决定围观一下2018cvpr上各位大佬的成果，瞄一瞄摘要，找找自己能做的东西和灵感，也算是不浪费研究生的时间。但由于cvpr981篇实在是有点多，那些一看就不合口味的就略过了，又由于没定方向，那些觉得有趣的就看看摘要结论写几个字的自己的随笔吧。这些随笔看起来没什么营养，上传也是为了方便以后自己查看，所以各位路过的大佬不用浪费时间看啦。
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“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning
使用深度内部学习的零次学习超分辨率
1.零次学习概念可以很好的应用于图像的特征提取，在计算机视觉领域中，对基于零样本的图像的识别有一定启发。
2.第一个无监督的基于CNN的超分辨算法，利用零次学习理论通过深度学习方法做图像不同位置场景的超分辨。
3.它的结果比一般的基于特定LR图像的SR效果好，排除了伪像（噪声、图像压缩等）的影响。
实验对比结果图：
4.这是一种基于0样本的深度学习超分辨算法，它的运行不需要先验不受参数影响，可以应用于图像中不同环境和位置的SR，是一个适应非理想环境的图像处理的成功尝试。不过它使用了CNN算法，暂时看不懂。
参考中文理解：https://blog.csdn.net/tianguiyuyu/article/details/81948700
5.作者是Assaf Shocher�、 Nadav Cohen†、 Michal Irani�
